關(guān)鍵詞：圖像內(nèi)容檢索；主題爬蟲；特征提取

中圖分類號：TP311；TP391.41 文獻標識碼：A

0 引言

數(shù)字化時代背景下，用戶對圖像信息的需求日益增加，而基于文本的檢索方法已經(jīng)無法滿足現(xiàn)代用戶的多樣化需求。在此背景下，基于圖像特征的檢索技術(shù)應(yīng)運而生，它通過深入分析圖像的形態(tài)、紋理及色彩等屬性，為用戶帶來更直觀、準確的搜索結(jié)果，有效彌補了傳統(tǒng)搜索方法的不足。因此，研究并設(shè)計主題爬蟲平臺具有重要現(xiàn)實意義，其不僅可以有效提升檢索的準確性與效率，還能夠為用戶帶來豐富的個性化搜索體驗。

1 圖像內(nèi)容檢索

圖像內(nèi)容檢索作為一種先進的信息檢索技術(shù)，專注于分析與提取圖像的內(nèi)容語義特征，進而基于這些特征執(zhí)行相似性匹配。相較于以往的數(shù)據(jù)檢索方法，圖像內(nèi)容檢索具備3 個顯著優(yōu)勢：第一，它依賴于圖像本身的屬性信息來執(zhí)行搜索；第二，與基于文本的檢索方法不同，它側(cè)重于圖像間的相似性，并以此作為搜索的標準；第三，它采用交互式搜索方法，結(jié)合參數(shù)調(diào)整、概率模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與聚類技術(shù)，在高級語義與圖像信息之間建立關(guān)聯(lián)關(guān)系。

圖像內(nèi)容檢索通過深入解析圖像內(nèi)容，提取包括空間布局、邊緣、紋理、色彩及形狀在內(nèi)的多種特征，并在特征數(shù)據(jù)庫中構(gòu)建索引。當用戶上傳查詢圖像時，平臺通過連續(xù)的相似性比較，從圖像庫中檢索出符合條件的圖像。由于不同的檢索方法依據(jù)的重點與特征提取機制不同，因此，每種策略都有其獨有的特點。例如，基于色彩特征的檢索方法通過利用色彩直方圖來表示圖像中顏色的分布情況，這對于圖像的平移或旋轉(zhuǎn)具有較好的魯棒性；紋理特征檢索方法則關(guān)注圖像中基本結(jié)構(gòu)元素的規(guī)律表現(xiàn)，如共生矩陣、Tamura 紋理表示法；而形狀特征檢索方法則側(cè)重于輪廓與區(qū)域特征，通過引入邊緣檢測等算法來提取物體輪廓，保留主要信息[1]。

2 主題爬蟲架構(gòu)設(shè)計

2.1 主要功能模塊

主題爬蟲的架構(gòu)設(shè)計涉及多個關(guān)鍵模塊，如主題識別、初始種子選擇、爬蟲執(zhí)行以及主題相關(guān)性評估等。主題識別模塊專注于從圖像中提取特征，本文選擇廣泛使用的JPEG圖像格式，以確保特征提取的一致性與效率。通過人工篩選出與特定主題相關(guān)的圖像集合，再利用計算機算法自動抽取這些圖像的特征，建立一個包含主題特征的數(shù)據(jù)庫。初始種子選擇模塊的任務(wù)是確定一組針對特定主題的優(yōu)質(zhì)起始統(tǒng)一資源定位（uniform resource locator，URL），這些URL 為爬蟲的啟動與運行提供基礎(chǔ)。該URL 集通常由人工精心挑選，以確保其質(zhì)量與可信度。爬蟲執(zhí)行模塊作為整個系統(tǒng)的核心，能夠從數(shù)據(jù)庫中提取待處理的URL，然后利用主題相關(guān)性評估模塊對這些URL 完成分析，篩選并剔除與主題不相關(guān)的網(wǎng)頁。同時，它還負責對URL 進行分類管理，下載新的URL，并保存與特定主題相關(guān)的圖像。在訪問新的URL 時，主題相關(guān)性評估模塊不僅可以下載頁面中的圖像，還負責完成圖像的特征提取工作。若所提取的圖像特征與預設(shè)的主題特征信息存在較大差異，則該頁面被視為與主題相關(guān)度低，因此不對其進行后續(xù)處理。雖然該機制可能會導致部分URL 被遺漏，但它能顯著減少整體的爬行工作量。主題爬蟲架構(gòu)示意圖如圖1所示。

2.2 主題爬蟲工作流程

主題爬蟲工作流程如下。

步驟1：爬蟲執(zhí)行模塊從待處理隊列中提取URL，作為爬蟲工作的起點。

步驟2：平臺利用主題相關(guān)性評估模塊來深入分析URL 指向的網(wǎng)頁，其核心任務(wù)為識別網(wǎng)頁圖像的特征，將其與預設(shè)的主題特征完成匹配與比較，以評估網(wǎng)頁與主題的關(guān)聯(lián)度。

步驟3：結(jié)合主題相關(guān)度分析的結(jié)果，爬蟲執(zhí)行模塊將URL 分配到不同的隊列中。對于與主題高度相關(guān)的URL，平臺將其置于優(yōu)先處理隊列，并下載保存其中的圖像至多媒體數(shù)據(jù)庫；而對于與主題相關(guān)度較低的URL，平臺將其置于較低優(yōu)先級的隊列或直接忽略[2]。

步驟4：平臺返回至步驟1，重復執(zhí)行步驟1至步驟3，該循環(huán)過程將持續(xù)進行，直至待處理隊列中無剩余URL，或滿足程序所設(shè)定的終止條件。

3 主題爬蟲平臺設(shè)計

3.1 系統(tǒng)編程與數(shù)據(jù)庫設(shè)計

本平臺采用C++ Builder 6作為核心開發(fā)工具，其憑借強大的編程能力，為平臺的構(gòu)建提供了堅實的基礎(chǔ)。在數(shù)據(jù)庫選型上，平臺選用了數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)SQL Server 2000，該系統(tǒng)對存儲過程具有出色的支持能力。為了確保數(shù)據(jù)庫操作的高效性與穩(wěn)定性，結(jié)合平臺的功能需求，開發(fā)人員對存儲過程進行了詳細且全面的規(guī)劃。同時，利用C++ Builder 的開發(fā)優(yōu)勢，本文設(shè)計并實現(xiàn)了一個直觀且易用的應(yīng)用界面，該界面涵蓋了圖像的添加、修改、刪除及查詢等一系列核心功能，所有功能均基于控件來實現(xiàn)，為用戶提供了便捷的操作體驗[3]。在數(shù)據(jù)庫交互方面，使用ActiveX數(shù)據(jù)對象數(shù)據(jù)庫（activeX data objects database，ADODB）編程接口來執(zhí)行存儲過程，確保了數(shù)據(jù)訪問的效率與安全性。

3.2 圖像處理與特征分析

本平臺采用面向?qū)ο蟮姆椒▉斫M織與處理圖像數(shù)據(jù)，將其分為4 個主要部分：原始數(shù)據(jù)、基本屬性、人工標注和特征提取算法。原始圖像作為數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，被安全地存儲在數(shù)據(jù)庫中，并為其創(chuàng)建索引以加快檢索速度。圖像的基本屬性（如存儲位置、格式、尺寸與處理時間等）被封裝在對象屬性中，并且提供相應(yīng)的初始化與修改方法。同時，為了增強圖像的可理解性與可檢索性，平臺還實現(xiàn)了人工標注功能，以詳細描述圖像內(nèi)容[4]。在圖像內(nèi)容特征提取方面，平臺利用特定算法來深入分析圖像，提取特征信息，并在檢索過程中完成匹配運算。圖像加載流程如圖2 所示。

在特征提取方面，平臺特別采用了直接示例查詢法，并結(jié)合非均勻量化與主元分析法等，有效降低了特征矢量的維數(shù)，同時保留了所需的特征信息。此外，平臺還利用顏色常量方法與累加直方圖法進一步提取圖像的顏色特征，有效克服了量化參數(shù)的敏感性，更好地體現(xiàn)彩色信號的相關(guān)性。在特征匹配階段，平臺采用加權(quán)歐氏距離函數(shù)來計算圖像之間的相似度，為用戶提供準確的檢索結(jié)果。

3.3 爬蟲性能優(yōu)化

為了進一步提升爬蟲的效率，需對下載的圖像完成預處理，旨在剔除與檢索主題不相關(guān)的圖像，該預處理過程可以通過檢測圖像的大小、比例、顏色和動態(tài)特性來實現(xiàn)[5]。這個過程主要是去除分辨率過小的圖像，因為這類圖像往往僅用作網(wǎng)頁裝飾，并不包含有價值的信息。因此，需要設(shè)置一個固定的分辨率閾值，任何低于此分辨率閾值的圖像都將被直接排除。同時，預處理過程還需要考慮圖像的比例因素，許多網(wǎng)頁傾向于使用特定比例的圖片進行裝飾，如寬高比為3∶1 的圖片。通過設(shè)定合理的比例閾值，可以進一步排除與檢索主題無關(guān)的圖像。此外，顏色信息也是判斷圖像是否相關(guān)的重要因素。顏色種類過少的圖像，如僅包含5 種顏色的圖像，往往不包含豐富的內(nèi)容信息，因此也應(yīng)被排除?？紤]到用戶對動態(tài)圖像的興趣有限，特別是GIF 格式的圖像，在預處理階段直接排除這類圖像，以降低不必要的處理開銷。通過詳細分析已下載的100 個網(wǎng)頁中的圖像，約30% 的圖像被確認與檢索主題不相關(guān)，綜合運用上述優(yōu)化策略，這些不相關(guān)的圖像被直接排除，無須進行后續(xù)的特征提取與匹配，從而有效提高了爬蟲的處理效率。

4 結(jié)語

綜上，基于圖像內(nèi)容檢索的主題爬蟲能夠有效提高圖像檢索效率與準確性。然而，該技術(shù)仍面臨一些挑戰(zhàn)，如圖像特征的提取與匹配問題、計算資源的限制、算法復雜性等。未來，將持續(xù)研究與探索更多先進技術(shù)，以進一步深化圖像特征研究，提升計算效能并優(yōu)化算法，從而推動圖像內(nèi)容檢索與主題爬蟲技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展，為用戶提供更具個性化和更多元化的搜索體驗。